朴素贝叶斯分类ppt课件

1、朴素贝叶斯算法Nave Bayes迹宙户肋窖霍参社堆侯互蚕芦流刹要丧疾云财镍法膏掂徒售缎喂胀话刃隘十大经典算法朴素贝叶斯讲解PPT十大经典算法朴素贝叶斯讲解PPT知识回顾贝叶斯知识皿饲飘院缺搪京袖伞讥乌痴堑菱苫蝗绅庸腮橇舜旦阳丢茸颈曲彬檄蚜说衫十大经典算法朴素贝叶斯讲解PPT十大经典算法朴素贝叶斯讲解PPT1. 样本空间的划分踊萄酚粹聋驹谩提绷厂宅嗅校猛捶商庆刚掇渊罗洼俏块拉宦嫡篱拢贪陛遣十大经典算法朴素贝叶斯讲解PPT十大经典算法朴素贝叶斯讲解PPT2. 全概率公式全概率公式荐粥习钠痢呛静蠢摄颤占舰渴钞真憋痴洁匿锥弱原汁炕漳爬。

2、6.4 Bayesian Classification,Bayesian Classification,贝叶斯分类是一种统计分类方法。 在贝叶斯学习方法中实用性最高的一种是朴素贝叶斯分类方法。 本节主要介绍贝叶斯的基本理论，和朴素贝叶斯的原理和工作过程，并给出一个具体的例子。,Bayesian Theorem: Basics,设 X是类标号未知的数据样本。 设H为某种假设，如数据样本X属于某特定的类C。 对于分类问题，我们希望确定P(X|H)，即给定观测数据样本X，假定H成立的概率。贝叶斯定理给出了如下计算P(X|H)的简单有效的方法：P(H)：先验概率，或称H的先验概率。 P(X/H):代表假设H成立情况。

3、数据挖掘：朴素贝叶斯分类,王成（副教授） 华侨大学计算机科学与技术学院,1.概率论基本知识,确定事件：概念是确定的，发生也是确定的；随机事件：概念是确定的，发生是不确定的；模糊事件：概念本身就不确定。,随机变量,随机变量：随机事件的数量表示；离散随机变量：取值为离散的随机变量 ；连续随机变量：取值为连续的随机变量 ；,频率和概率(概率的频率学派解释),频率：试验在相同的条件下重复N次，其中M次事件A发生，则A发生的频率为：fN(A) = M / N；概率：当N很大时，频率会趋向一个稳定值，称为A的概率：,联合概率和条件概率,联合。

4、朴素贝叶斯算法 Nave Bayes,知识回顾,贝叶斯知识,1. 样本空间的划分,2. 全概率公式,全概率公式,图示,证明,化整为零 各个击破,说明 全概率公式的主要用途在于它可以将一个复杂事件的概率计算问题,分解为若干个简单事件的概率计算问题,最后应用概率的可加性求出最终结果.,称此为贝叶斯公式.,3. 贝叶斯公式,证明,条件概率的概念,乘法定理：,由以往的数据分析得到的概率, 叫做先验概率.,而在得到信息之后再重新加以修正的概率 叫做后验概率.,先验概率与后验概率,简单的说，贝叶斯定理是基于假设的先验概率、给定假设下观察到不同数据的概率，。

5、简单贝叶斯分类,监督式的学习方式，因此，在进行分类之前需要先知道分类的类型。 通过训练样本的训练学习有效的处理未来要做分类的数据。 例：分类垃圾邮件与非垃圾邮件 方法：“点击”、“此处”、“取消订阅”出现概率，垃圾邮件各位0.9，正常邮件各为0.2，把信息中所有文字的概率相乘，再利用贝叶斯统计原理，即可估计出该信息为垃圾邮件的概率。,概率：概率在实质上就是无知。先验概率：对每种场景的可能性认识就是概率分布P (Ai) 。这样的概率就是先验概率。后验概率：“已知某某事件发生了”情况下某场景的概率，叫做后验概率P (Ai|。

6、实验3：贝叶斯分类分类算法,堡厩烛缓掀冠状黍称浓酒搬进潍札砚鸥舶技拖谷寸型纽蚂帅狼誊班玻潮卷贝叶斯分类分类算法贝叶斯分类分类算法,实验3：贝叶斯分类分类算法,实验目的： 1.掌握贝叶斯分类算法 2.熟悉C+编程 3.数据集见下图：,埔崇敌齐圣漾缓因裤湿婚滑攀弟搞咖布坊侩扎乎烂畦界写善墓碾果搞诀曲贝叶斯分类分类算法贝叶斯分类分类算法,书印池秘香遗决崎称癣病烹闻鄙谴抢继天依实挺软拉晾朗鳃痴虞釜贯匹白贝叶斯分类分类算法贝叶斯分类分类算法,背景知识,囱蝉哥隅挖弧厘寇肘爱擒硅僻情袋枢并条灿缔膨肝霍刮藤婉膀姿唤江冬疏贝叶斯分类。

7、第13讲 文本分类及朴素贝叶斯分类器 Text Classification & Nave Bayes,1,2017/9/26,提纲,2,上一讲回顾 文本分类 朴素贝叶斯朴素贝叶斯理论 文本分类评价,提纲,3,上一讲回顾 文本分类 朴素贝叶斯朴素贝叶斯理论 文本分类评价,统计语言建模IR模型(SLMIR),马萨诸塞大学(University of Massachusetts, UMass)大学Ponte、Croft等人于1998年提出。随后又发展了出了一系列基于SLM的模型。代表系统Lemur。 查询似然模型：把相关度看成是每篇文档对应的语言下生成该查询的可能性 翻译模型：假设查询经过某个噪声信道变形成某篇文章，则由文档还原。

8、基于朴素贝叶斯网页分类的用户行为推 衍 秦鹏 曹天杰 六盘水师范学院计算机科学与信息技术系 中国矿业 大学计算机科学与技术学院 摘 要： 针对传统网页分类中存在的准确率和查全率不高、 分类效率低的情况, 提出一种 基于朴素贝叶斯分类的网页预分类算法.算法根据用户的网上活动情况提取相关 网址, 分析网页内容和网页关键词, 利用朴素贝叶斯分类算法进行分类, 根据 用户对各类网页的浏览情况分析用户的行为特征.采用改进的文本权值计算方法, 并引进网址预分类机制, 提高数据的处理效率以及分类的准确率.结果表明, 网 址分类算法准确, 能。

9、基于朴素贝叶斯的文本分类算法摘要：常用的文本分类方法有支持向量机、K-近邻算法和朴素贝叶斯。其中朴素贝叶斯具有容易实现，运行速度快的特点，被广泛使用。本文详细介绍了朴素贝叶斯的基本原理，讨论了两种常见模型：多项式模型（MM）和伯努利模型（BM），实现了可运行的代码，并进行了一些数据测试。关键字：朴素贝叶斯；文本分类Text Classification Algorithm Based on Naive BayesAuthor: soulmachineEmail：soulmachinegmail.comBlog：www.yanjiuyanjiu.comAbstract:Usually there are three methods for text classification: SV。

10、 硕 士 学 位 论文专 业 ：大 连 理工 大 学大 连理工大 学学位 论文独创性声明 幽卫跫作 者 郑重 声 明 ：所呈 交 的 学 位 论文 ， 是 本 人在 导 师的 指 导 下 进行研 究工作 所取 得 的 成 果 。尽 我所知 ， 除 文 中 已经 注 明 引 用 内容 和 致 谢 的 地 方外， 本论文 不 包含 其 他 个 人或 集体 已经 发 表 的 研 究成 果 ， 也 不 包含 其 他 已申 请 学位 或 其 他 用 途 使 用 过的 成 果 。与我一同 工 作 的 同 志 对 本 研 究所做 的 贡献均已在 论文 中 做 了 明 确的 说 明 并表 示了 谢 意 。若 有 不 实之 处 ， 本。

11、朴素贝叶斯分类,第九章,1. 定义,A,B,AB,条件概率,若 是全集，A、B是其中的事件（子集），P表示事件发生的概率，则,为事件B发生后A发生的概率。,乘法定理,注：当P(AB)不容易直接求得时，可考虑利用P(A)与P(B|A)的乘积或P(B)与P(A|B)的乘积间接求得。,乘法定理的推广,1. 集合（样本空间）的划分,二、全概率公式,2. 全概率公式,全概率公式,图示,证明,化整为零 各个击破,说明 全概率公式的主要用途在于它可以将一个复杂事件的概率计算问题,分解为若干个简单事件的概率计算问题,最后应用概率的可加性求出最终结果.,例1 有一批同一型号的产品,已。

12、贝叶斯网络与朴素贝叶斯,2018/7/15,1,知识管理与数据分析实验室,一、贝叶斯法则 问题,如何判定一个人是好人还是坏人？,2018/7/15,知识管理与数据分析实验室,2,人的主观认识,一、贝叶斯法则 引言,当你无法准确的知悉一个事物的本质时，你可以依靠与事物特定本质相关的事件出现的次数来判断其本质属性的概率。如果你看到一个人总是做一些好事，那这个人就越可能是一个好人。数学语言表达就是：支持某项属性的事件发生得越多，则该属性成立的可能性就愈大贝叶斯法则,2018/7/15,知识管理与数据分析实验室,3,一、贝叶斯法则 起源,贝叶斯法则来。

13、,图形绘制,图片处理,图表设计,典型案例,*,By 戴非凡Date 2018.4.4,朴素贝叶斯分类法,图形绘制,图片处理,图表设计,典型案例,*,贝叶斯决策论,朴素贝叶斯分类器,半朴素贝叶斯分类器,西瓜程序,Contents Page,目录页,*,图形绘制,图片处理,图表设计,典型案例,*,Transition Page,过渡页,*,贝叶斯决策论,朴素贝叶斯分类器,半朴素贝叶斯分类器,西瓜程序,图形绘制,朴素贝叶斯分类器,半朴素贝叶斯分类器,程序,*,贝叶斯决策论,1.1,贝叶斯决策论（Bayesian decision theory）是概率框架下实施决策的基本方法。,用p1(x,y)表示数据点(x,y)属于类别1(图中。

14、naive贝叶斯文本分类,魏源 计科十班,朴素贝叶斯具有容易实现，运行速度快的特点，被广泛使用,朴素贝叶斯算法简介,在分类（classification）问题中，常常需要把一个事物分到某个类别。一个事物具有很多属性，把它的众多属性看做一个向量，即x=(x1,x2,x3,xn)，用x这个向量来代表这个事物。 有类别集合 y=（y1,y2,y3,yn） 分别计算 p(y1|x) p(y2|x) p(y3|x) p(yn|x), 如果p(yk|x)=max p(y1|x) p(y2|x) p(y3|x) p(yn|x) , x就属于yk类。,如何计算 p(yk|x)方法：运用贝叶斯公式 p(yk|x)=p(x|yK)*p(yk)/p(x)在之前已介绍x=(x1,x2,x3,xn)，朴素贝。

15、实验二 朴素贝叶斯分类一、实验目的通过实验，加深对统计判决与概率密度估计基本思想、方法的认识，了解影响 Bayes分类器性能的因素，掌握基于 Bayes 决策理论的随机模式分类的原理和方法。二、实验内容设计 Bayes 决策理论的随机模式分类器，用 matlab 实现。三、方法手段Bayes 分类器的基本思想是依据类的概率、概密，按照某种准则使分类结果从统计上讲是最佳的。换言之，根据类的概率、概密将模式空间划分成若干个子空间，在此基础上形成模式分类的判决规则。准则函数不同，所导出的判决规则就不同，分类结果也不同。使用哪种准则或方。

16、Nave Bayes Classifier,Li YingMLA Group, School of Computer Science and Technology, Shandong University,Outline,Introduction Bayes Theorem Probabilistic Model Parameter Estimation Sample Correction Example Discussion,Introduction,Classification Classification problems often take empirical methods. Therefore, the classifier trained may not classify each sample accurately .The classifiers performance involve construction methods of the classifier, characteristics of classified data and the n。

17、实验一 使用 Nave Bayes 算法构建垃圾邮件分类器一、实验目的1、学习和掌握 Nave Bayes算法；2、编程实现 Nave Bayes算法垃圾邮件分类器，并报告其错误率。二、实验原理1、向量空间模型邮件是一个无结构的文本，需要把它表示成一个向量才能进行计算。一般采用向量空间模型来实现邮件向量化。定义长度为 l的词汇表 V =w1，. . ，wj，. . ，wl ，对于长度为 m，由单词（称为一个 Token）k 顺序组成的邮件 d1，. . . m ，定义一个向量 ，其中 xi = ti （ ）/（l ） ，其中 ti （ ）是第 i 个 Token 在 中的出现次数， （l ）是 中的Token 总。

18、朴素贝叶斯,Naive Bayes,重庆大学软件信息服务工程实验室 余俊良,1. 定义,A,B,AB,条件概率,若 是全集，A、B是其中的事件（子集），P表示事件发生的概率，则,为事件B发生后A发生的概率。,乘法定理,注：当P(AB)不容易直接求得时，可考虑利用P(A)与P(B|A)的乘积或P(B)与P(A|B)的乘积间接求得。,乘法定理的推广,1. 集合（样本空间）的划分,二、全概率公式,2. 全概率公式,全概率公式,图示,证明,化整为零 各个击破,说明 全概率公式的主要用途在于它可以将一个复杂事件的概率计算问题,分解为若干个简单事件的概率计算问题,最后应用概率的可加性求。

19、朴素贝叶斯分类,第九章,1. 定义,A,B,AB,条件概率,若 是全集，A、B是其中的事件（子集），P表示事件发生的概率，则,为事件B发生后A发生的概率。,乘法定理,注：当P(AB)不容易直接求得时，可考虑利用P(A)与P(B|A)的乘积或P(B)与P(A|B)的乘积间接求得。,乘法定理的推广,1. 集合（样本空间）的划分,二、全概率公式,2. 全概率公式,全概率公式,图。